Filter, die Analystenherzen höher schlagen lassen

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Filter. Filter sind unglaublich spannend, nicht wahr? Fast so spannend wie der Daunenfüllungsgrad bei Winterjacken…mag man meinen. Aber vermeintlich unspannende Inhalte gewinnen direkt an Relevanz, wenn man z.B. mit einer zu dünnen Jacke bei -10°C zum Supermarkt läuft. Genauso verhält es sich mit Filtern – wenn man mit einer unzureichenden Software vor einem Berg an Daten steht und nicht weiß, wo man anfangen soll. Warum YUNA eine besonders intelligente und hilfreiche Einbindung von Filtern hat und einen somit auf dem Weg zum Datenberg nicht alleine lässt, zeigen wir in diesem Beitrag auf:

Warum überhaupt Filter?

Damit große Daten eingegrenzt werden können, sind Filter essenziell, um schließlich eine Übersicht oder Informationen zu erhalten. Meist existiert nur eine einzige Filterebene und oft ist dies auch ausreichend – aber wie lassen sich dann Use Cases nur mit Filtern abdecken?

Dazu entwerfen wir ein kleines Szenario – und damit es wirklich spannend bleibt, machen wir es gleich etwas kompliziert (nicht im Verständnis, sondern im Sachverhalt. Keine Panik!)
Wir haben einen Bestand von 120.000 Artikeln, ihrerseits mit verschiedensten Komponenten. Jetzt wollen wir wissen, was z.B. die Temperatursensoren der Artikelreihe A1 in Castrop-Rauxel anzeigen und daraus ein Analyseskript schreiben, dass uns automatisch bei Anomalien benachrichtigt.

Kein Problem:

    1. Filtern nach Artikel A1
    2. „Jetzt filtern klicken“ -> aus 120.000 werden 3.000
    3. Sortieren nach Standorten
    4. Manuell suchen aller Artikel in Castrop-Rauxel -> aus 3.000 werden 347
    5. Zwei Möglichkeiten:
      1. Wir sehen uns den Sensor jedes Artikels gesondert an.
      2. Wir exportieren die Teilmenge, übergeben sie an ein neues Dashboard und lassen uns dann daraus nur die jeweiligen Sensordaten anzeigen.

Glückwunsch – Auftrag erledigt. Je nach Infrastruktur und eingesetzter Software sind inzwischen, sagen wir einfach mal, 6 Minuten vergangen. Grund dafür ist, dass die Filter immer nur auf einer Ebene, gesondert agieren.

Jetzt möchten die Kollegen aber aus dem Marketing auch diese Informationen haben – am besten im Original. Was machen wir? Screenshot versenden? Weil es schneller geht, den Bildschirm teilen? Dann müssen die Ergebnisse aber zur Weiterverwendung händisch abgetippt werden, eine potenzielle Fehlerquelle und von einer Echtzeitansicht wollen wir hier erst gar nicht sprechen. Vielleicht ist es dann doch einfacher, mal den Account zu teilen – damit es schneller geht? Von der Frage bis zur Ergebnisdarstellung sind wir jetzt bei guten 15 Minuten, inklusive eines kurzen Telefonats oder Chats und der obligatorischen Tasse Kaffee, weil man auf Rückmeldung wartet. Die Sicherheitsaspekte durch das Account-Teilen mal außen vorgelassen.

Ach so, das entsprechende Skript muss ja auch noch von den Data Scientists geschrieben werden….Puh! Und jetzt das Ganze für alle Artikel in New York? Prost Mahlzeit…

Wieso nicht einfacher denken?

Genau diese Fragen haben wir uns bei YUNA auch gestellt. Bei der Entwicklung hatten wir aber ganz andere Größenordnungen. Unsere Lösung ist im Grunde genommen ziemlich simpel: Wir wenden Filter auf Filtern an. Was heißt das konkret?

Das Beispiel von oben würde wie folgt aussehen:

      1. Filter 1 aufA1“, Filter 2 auf „Castrop-Rauxel“ Filter 3 auf „Temperatursensor“
      2. „Filtern“ klicken
      3. Es werden die aktuellen Sensordaten angezeigt – alles andere wird ausgeblendet.

Filter übersicht in YUNA

In Verbindung mit YUNA-Deeplinks  kann diese Ansicht ganz einfach direkt per URL geteilt werden. Das spart dann direkt die genannten Umwege. Und weil YUNA das Rollenmanagement auf Komponenten-Ebene anwendet, sehen andere Benutzer die gleichen Daten, aber mit nur für sie individuell eingestellten Berechtigungen. Gleiches kann ebenfalls über die Vorfilter geschehen. Hier werden im Vorfeld die verfügbaren Daten auf Nutzerebene beschränkt. So erhalten andere Nutzer zwar die Information ohne Umwege, man stellt aber sicher, dass die Ansichten z.B. verändert werden können.

Aber wir haben noch einen Schritt weitergedacht, als die bloße Ansicht. In YUNA können die Filter gespeichert z.B. an Data Scientists weitergegeben werden. Wozu? Damit diese sie direkt für ihre Skripte verwenden können, ohne sich die nötigen Informationen / Daten selbst zusammen zu suchen. Sie können also direkt in einer entsprechenden Analyse genutzt werden, was die Entwicklungszeit erheblich verkürzt und den Entwicklungsskomfort erhöht. Gleichzeitig ist man in der Lage eigene Filter zu erstellen und diese mit einer SQL-esquen Syntax zu konfigurieren. Dadurch lassen sich die gewonnen Informationen und YUNA hochgradig spezifizieren. Mit den sogenannten Wildcards können Filter ähnlich einer Suchfunktion verwendet werden. Sie filtern nach bestimmten Inhalten, die frei wählbar sind – z.B. nach Zahlen, Worten, Kategorien und Ähnlichem.

Aber was passiert jetzt, wenn wir die Filter z.B. nach ein paar Wochen ändern? Kein Problem! In YUNA können die Filterwerte entweder gespeichert werden, so dass die Skripte weiterhin die bisherigen Daten nutzen, ich aber bereits den Filter auf das nächste Projekt angepasst habe. Oder aber, ich will genau das nicht! Auch in diesem Fall spielen unsere Filter mit.  Wenn diese geändert bzw. erweitern werden, fließen die Informationen direkt in das entsprechende Skript zurück.

Mit diesen beiden Funktionen kann ich mit einer einzigen Filtersammlung verschiedene Analyskripte füttern – ohne, dass diese immer wieder neu geschrieben oder händisch aktualisiert werden müssen. Damit können wir die Nachvollziehbarkeit, Reproduzierbarkeit und das Verständnis der Ergebnisse erheblich steigern.

Im Gegensatz zum ersten Beispiel sparen wir uns jede Menge Schritte und unglaublich viel Zeit! Vor allem aber ist die Datengrundlage für jeden Arbeitsschritt und in der Kommunikation jederzeit eindeutig.

Und wie sieht es mit den eigenen Anwendungsfällen auf Filterbasis aus? Dadurch, dass YUNA dedizierte Dashboards bereitstellen kann, ist der Vorgang nur einmalig zu erledigen. Danach kann diese Ansicht als eigenständige Kachel unternehmensweit genutzt werden. Es lassen sich also leicht skalierbare und individuelle Lösungen für das Unternehmen direkt aus YUNA heraus umsetzen.


Christian Schreiner - Beitrag vom 14.11.2019

Christian Schreiner ist seit 2019 im Bereich Marketing der eoda GmbH tätig. Hier betreut er die innovative Data Science Plattform YUNA rund um das Thema Marketing. Privat interessiert er sich für Suchmaschinen-Optimierung und Trends in der Online-Kommunikation.

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